En esta serie de tres artículos, nuestro objetivo es construir una estrategia de sincronización del mercado que eluda de manera confiable el mercado de valores durante los mercados bajistas, reduciendo así la volatilidad del mercado y aumentando los rendimientos ajustados al riesgo. Construiremos señales de trading basadas en indicadores basados en precios, indicadores macroeconómicos y un indicador principal, una curva de rendimiento, que trataría de predecir las recesiones y los mercados bajistas por adelantado. Comenzamos con la primera parte: una breve introducción a las estrategias de sincronización del mercado utilizando reglas basadas en precios.

La sincronización del mercado es un acto de entrar y salir de un mercado financiero basado en algunos métodos predictivos. Su principal objetivo es reducir el riesgo asociado con las inversiones de capital. El tiempo del mercado no intenta vencer al mercado sobre una base de rendimiento. Dada su menor volatilidad, las estrategias de sincronización del mercado tienen como objetivo superar al mercado sobre una base ajustada al riesgo. Aunque mediante la implementación de apalancamiento, también es posible vencer al mercado sobre una base de rendimiento. La única forma en que las estrategias de sincronización del mercado pueden reducir la volatilidad del mercado es evitar las grandes pérdidas o drawdowns que producen periódicamente las acciones. Para evitar de forma fiable las crisis del mercado, es necesario saber cuándo es probable que ocurran. El enfoque más directo sería salir del mercado cada vez que surja una tendencia negativa.

La identificación de la tendencia del mercado se puede realizar a través del análisis técnico, que es una metodología para analizar y pronosticar la dirección de los precios. Un principio fundamental del análisis técnico es que los precios cambian de tendencia. Los analistas técnicos creen que estas tendencias se pueden identificar de manera oportuna para generar ganancias y limitar las pérdidas. El seguimiento de tendencias o Trend following es una estrategia de trading activa que implementa esta idea en la práctica. Las reglas de seguimiento de tendencias más populares son la regla de Momentum (MOM) y la regla de la media móvil (MA). En la regla MOM, se genera una señal de compra cuando el precio actual está por encima de su valor hace n períodos. En una regla de MA, por otro lado, se genera una señal de compra cuando el precio actual es más alto que un promedio móvil de precios en los últimos n períodos. La estrategia de MA más utilizada utiliza la MA simple (SMA), mientras que otras se basan en la MA lineal (LMA) y la MA exponencial (EMA). Un artículo reciente de Zakamulin y Giner (2018) compara estas dos reglas de seguimiento de tendencias más populares y encuentra que la regla MA tiene una precisión de pronóstico más sólida de la dirección futura de las tendencias de precios en comparación con la regla MOM.

La sincronización del mercado con promedios móviles ha sido objeto de un interés sustancial por parte de académicos e inversores. En su libro, Siegel (2008) investiga el uso de la SMA de 200 días para cronometrar el Promedio Industrial Dow Jones (DJIA) de 1886 a 2006. Su estrategia compró el DJIA cuando cerró al menos un 1 por ciento por encima de la media móvil de 200 días y vendió el DJIA cuando cerró al menos un 1 por ciento por debajo de la media móvil de 200 días. Concluye que el tiempo del mercado mejora los rendimientos absolutos y ajustados al riesgo sobre la estrategia de comprar y mantener del DJIA. De manera similar, Faber (2013) introduce un modelo de tiempo de mercado llamado Global Tactical Asset Allocation (GTAA), que consta de cinco clases de activos globales, donde emplea una SMA de 10 meses para evaluar si se mantienen los activos mensualmente. En el período 1973-2012, su modelo superó al índice S&P 500, logrando rendimientos similares a los de las acciones con una volatilidad y drawdowns similares a las de los bonos.

En este documento, intentamos construir una estrategia de sincronización del mercado que eludira de manera confiable el mercado de valores durante los mercados bajistas y, por lo tanto, reduzca la volatilidad del mercado y aumente los rendimientos ajustados al riesgo. Nuestro universo de inversión consiste en el factor de mercado de Fama y French (MKT) y la tasa libre de riesgo (RF). MKT compra todas las empresas CRSP constituidas en los EE. UU. y que cotizan en la Bolsa de Nueva York, AMEX o NASDAQ que tienen un código de acciones CRSP de 10 u 11. RF es la tasa de la letra del Tesoro de un mes. Al final de cada mes, evaluamos si el mercado tendrá un rendimiento positivo durante el próximo mes, y cambiamos entre el MKT y el RF en consecuencia. Por lo tanto, cuando no estamos invertidos en MKT, tenemos RF. Dado que Fama y French informan de los rendimientos de MKT en exceso de RF, también reportamos los rendimientos de todas nuestras estrategias en exceso de RF en el resto del documento. Obtenemos el exceso de rentabilidad de MKT del sitio web de Kenneth French para el período comprendido entre julio de 1926 y junio de 2022, que es nuestro período de muestra. Tenga en cuenta que los primeros meses del período de muestra se utilizan para construir nuestras estrategias y, por lo tanto, el período para el que informamos de los resultados en nuestras tablas es ligeramente más corto que nuestro período de muestra inicial.

Para medir el rendimiento relativo de nuestro modelo, construimos una estrategia de sincronización de mercado Simple que sería nuestro principal punto de referencia para el resto del documento. El sistema Simple compra o se queda mucho tiempo en el MKT si el precio del MKT está por encima de su promedio móvil de 200 días. De lo contrario, la estrategia sale del mercado de valores. Nuestro primer paso sería mejorar el tiempo del mercado Simple utilizando indicadores basados en precios.

Sincronización del mercado utilizando indicadores basados en precios

Una de las señales de un próximo mercado bajista en una acción es cuando la SMA de 50 días cruza la SMA de 200 días a la baja, un evento conocido como la cruz de la muerte. Del mismo modo, la SMA de 50 días que cruza más de la SMA de 200 días al alza es una indicación de un mercado alcista inminente en una acción, un evento llamado cruz de oro. De esta manera, construimos la estrategia MA (50, 200) que compra o mantiene durante mucho tiempo el MKT si su promedio móvil de 50 días está por encima del promedio móvil de 200 días. De lo contrario, la estrategia sale del mercado de valores.

Otro signo ampliamente observado de una inminente recesión del mercado es un aumento de la volatilidad a corto plazo en relación con la volatilidad a largo plazo. Por lo tanto, construimos una estrategia de negociación que compra acciones solo si la volatilidad a corto plazo está por debajo de la volatilidad a largo plazo. Específicamente, VOL (50, 200) compra o mantiene el MKT durante mucho tiempo si la volatilidad histórica de 50 días, medida por la desviación estándar de los rendimientos del mercado, está por debajo de la volatilidad histórica de 200 días. De lo contrario, la estrategia sale del mercado de valores.

La volatilidad considera que los rendimientos extremadamente altos y extremadamente bajos son igualmente indeseables. Los inversores, sin embargo, quieren limitar solo el riesgo a la baja y mantener el alza sin límites. Con este fin, descomponemos la volatilidad del mercado en volatilidad al alza y a la baja. En particular, calculamos la volatilidad al alza (a la baja) como la desviación estándar de los rendimientos positivos (negativos) del mercado durante un período determinado. Por lo tanto, nuestra estrategia, VOL (200)_+, compra o mantiene el MKT durante mucho tiempo si la volatilidad al alza en los últimos 200 días es mayor que la volatilidad a la baja. De lo contrario, la estrategia sale del mercado de valores.

Se considera que el amplio mercado de valores tiene una distribución negativa sesgada. La idea es que el mercado más a menudo produce un pequeño rendimiento positivo en relación con una gran pérdida negativa. Sin embargo, durante los mercados bajistas, la situación se revierte y el mercado registra pequeñas pérdidas con más frecuencia que las grandes ganancias. Varios estudios investigan el efecto de asimetría y su implicación para la sección transversal de los rendimientos de las acciones. Zaremba y Nowak (2015) encontraron que los índices de acciones de los países con la asimetría histórica más negativa superan a los que tienen la osividad más positiva. Basándonos en sus hallazgos, construimos nuestra estrategia SKEW (200) que compra o mantiene durante mucho tiempo el MKT si el sesgo histórico medido por el coeficiente de sesgo en los últimos 200 días está por debajo de cero. De lo contrario, la estrategia sale del mercado de valores.

Mirando el rendimiento de nuestras estrategias hasta ahora, la Tabla 1 muestra que ninguna de ellas muestra mejores resultados que la estrategia Simple, ni sobre una base de rendimiento ni ajustada al riesgo. Además, algunos de ellos sufrieron drawdowns cercanos a las del MKT. Estos débiles resultados nos motivaron a profundizar y buscar indicadores de precios más complejos que simplemente mantenernos comprados en el mercado, lo que nos llevó al Índice de Fuerza Relativa.

El Índice de Fuerza Relativa (RSI) es un indicador de impulso utilizado en el análisis técnico para medir la velocidad y la magnitud de los movimientos de los precios. Como indicador de impulso, el RSI compara la fuerza de un valor en los días en que los precios suben a su fuerza en los días en que los precios bajan. Los operadores a menudo usan RSI para evaluar si el valor está sobrevalorado o infravalorado. Tradicionalmente, las lecturas de RSI por encima del nivel 70 indican que el valor está sobrecomprado, y las lecturas de RSI por debajo de 30 implican que el valor está sobrevendido. Sin embargo, el RSI también se puede utilizar para identificar un cambio en la tendencia. Un movimiento desde debajo de la línea central (50) hacia arriba indica una tendencia alcista. Un movimiento desde arriba de la línea central (50) hacia abajo indica una tendencia bajista. Nuestra estrategia RSI (200) se basa en que el RSI cruza la línea central a medida que compra o se mantiene durante mucho tiempo el MKT cuando el RSI de 200 días de Culter está por encima de 50. La versión de Cutler de RSI utiliza SMA para suavizar en lugar de EMA. De lo contrario, la estrategia sale del mercado de valores.

Otra posibilidad de aumentar los rendimientos ajustados al riesgo del mercado es permanecer en el mercado solo si, en el período reciente, el mercado mostró rendimientos favorables ajustados al riesgo. Medimos el rendimiento ajustado al riesgo del mercado utilizando una medida de rendimiento alternativa de Rachev (RR). RR, ideado por el matemático búlgaro Svetlozar Rachev, mide el potencial de recompensa de la cola derecha de un valor en relación con el riesgo de la cola izquierda. Stoyanov, Rachev y Fabozzi (2005) definieron el RR como una relación de dos valores de Valor Condicional en Riesgo (CVaR) de la siguiente manera:

donde r es un rendimiento de una cartera o activo, rf es la tasa libre de riesgo y α, β ∈ (0,1). En pocas palabras, RR mide la relación entre el α% de los mejores rendimientos y el β% de los peores rendimientos. En nuestro caso, α = β = 0,5, y calculamos la relación utilizando los últimos 200 días. Nuestra estrategia RR (0,5, 0,5) compra MKT cuando el RR es mayor que uno. De lo contrario, la estrategia sale del mercado de valores.

La Tabla 1 muestra que nuestras dos nuevas estrategias RSI (200) y RR (0,5, 0,5) lo hicieron significativamente mejor en comparación con nuestras estrategias anteriores MA (50, 200), VOL (50, 200), VOL (200)_+,- y SKEW (200). RSI (200) muestra un exceso de rendimiento anual del 6,40 %, que es mayor que el 6,30 % anual alcanzado por la estrategia Naive. Además, el RSI (200) tuvo un mejor rendimiento frente a la estrategia Simple en términos de ratio Calmar, aunque se quedó corto en términos de ratio Sharpe. RR (0,5, 0,5) lo hizo aún mejor, logrando un rendimiento del 6,57% anual, superando a MKT sobre una base de rendimiento. Sin embargo, todavía tuvo un rendimiento inferior a Naive sobre una base ajustada al riesgo, medida por la relación Sharpe. Tenga en cuenta que RSI (200) y RR (0,5, 0,5) son estrategias similares que muestran una correlación de 0,987.

Tabla 1: Resumen del rendimiento de las estrategias de tiempo del mercado basadas en los precios para el período comprendido entre abril de 1927 y junio de 2022. Las estrategias de mejor rendimiento están sombreadas.

Figura 1: Gráfico de rendimiento de las estrategias de sincronización del mercado basadas en los precios para el período comprendido entre abril de 1927 y junio de 2022.

El rendimiento superior del RR (0,5, 0,5) y los fuertes resultados de sincronización del mercado de la estrategia Simple nos motivaron a combinar estas dos estrategias para obtener una señal de trading más diversificada. La tendencia compra o mantiene el MKT durante mucho tiempo si las señales de trading de el sistema Simple y RR (0,5, 0,5) son unánimemente positivas. De lo contrario, la estrategia sale del mercado de valores.

La tendencia produce un rendimiento anual del 5,91 %, menos que la estrategia Simple o RR (0,5, 0,5), lo que es comprensible, ya que pasa menos tiempo invertido en el MKT. Por otro lado, sufre un drawdown máximo más favorable de -42,87 %, exhibe la volatilidad más baja del 11,63 % anual y muestra uno de los mayores rendimientos ajustados por riesgo.

Sin embargo, en este punto, nos dimos cuenta de que para mejorar aún más nuestro modelo de sincronización de mercado, tenemos que mirar más allá de los indicadores de precios. Por lo tanto, en nuestro siguiente paso, intentamos combinar las señales de trading de nuestras estrategias de mejor rendimiento en términos de rendimientos ajustados al riesgo, Simple y de tendencia, con señales de trading basadas en indicadores macroeconómicos.

Autor:
Ladislav Durian, analista, Quantpedia